到2026年，量子计算仍将处于炒作周期
TradingKey - 进入新的一年，量子计算板块股票正以持续强劲的势头和支撑迈向 2026 年，尽管其增长速度和媒体关注度已远不及两个月前。
然而，当前平静的环境为投资者提供了利用股价波动的机会，在该新兴行业中，股价受投资者情绪影响较大；目前较低的媒体关注度可能预示着现在是做出更深思熟虑的投资决策的时机，从而为投资者提供更审慎的选择。
2025 年人工智能领域最受瞩目的增长领域之一是量子计算板块本身，诸如 IonQ (IONQ)、Rigetti Computing (RGTI) 和 D-Wave Quantum (QBTS) 在今年的表现持续优于标普 500 指数大盘。2024 年取得了多项突破，2025 年技术持续进步，这些进展均反映在量子计算公司今年 10 月的股价上涨中。
科技七巨头正塑造量子前沿
投资者可能尚未意识到，在开发生成式人工智能的同时布局量子计算是多么重要，特别是对于“美股七雄”中的几家成员而言。谷歌 (GOOG) (GOOGL)、亚马逊 (AMZN)以及微软 (MSFT) 已分别研发出名为 Willow、Ocelot 和 Majorana 的专有量子处理器。谷歌量子人工智能团队在 Willow 上的研究成果优于以往利用纠错技术提升电路性能的其他参与者。此外，谷歌还发布了出众的随机电路采样（RCS）基准测试结果，这助力其股价开启了一轮涨势。然而，研究人员强调，这些成果仍只是该技术开发过程中的第一步。
因此，实现这一目标的实际时间表至关重要，因为该领域的许多人认为，在 2030 年之前，量子计算相较于经典计算不会出现真正且实用的优势；相当一部分人甚至认为，要到 2040 年代中期，我们才能看到重大的量子突破。
目前，量子计算在企业层面主要仍处于实验导向阶段，大多数公司仍深耕于研发环节。具体而言，IonQ 和 Rigetti 都在开发利用离子阱和超导体的门控系统，而 D-Wave 的量子退火系统则侧重于优化问题。
归根结底，这些公司正在攻克与量子比特开发和利用相关的一些极其艰巨的物理挑战，因此，目前所做的所有工作都是未来量子计算机商业化部署的基础。
英伟达在量子计算领域的角色
2026年，Nvidia (NVDA)已确立了明确的量子计算战略，该战略将充当传统超算技术与量子硬件之间的“通用桥梁”。Nvidia 并没有专注于开发专有的量子处理器（QPU），而是专注于生产必要的软硬件“粘合剂”，以实现量子-经典计算机混合系统的高效运行。
Nvidia 的主要量子计算业务领域和产品包括 CUDA-Q、cuQuantum、NVQLink、DGX Quantum 以及 NVAQC。
1. CUDA-Q（软件平台）
CUDA-Q 是一款开源且与 QPU 无关的平台，充当混合计算的“操作系统”。它允许开发人员在单一环境（C 或 Python）中编写代码，并跨 CPU、GPU 和 QPU 运行。截至 2026 年，该平台已与全球约 75% 的公开可用量子处理器集成，包括来自 IonQ、Rigetti 和 IQM 的处理器。它实现了任务分配的自动化，将繁重的数学模拟发送至 GPU，并将特定的量子任务发送至 QPU。
2. cuQuantum（模拟 SDK）
在量子硬件尚未大规模开发之前，研究人员将利用 Nvidia GPU 模拟量子电路的预期行为。借助 cuQuantum 框架，研究人员可以通过使用 Nvidia GPU 加速库（如 cuStateVec 和 cuTensorNet），以比传统 CPU 技术快数千倍的速度模拟量子电路。最新发布的 cuQuantum 软件版本（v25.11）包含多项新功能，例如模拟随机泡利算子在量子电路和稳定器上的传播能力，这两者在量子纠错（QEC）的开发以及设计更大、更稳健的量子计算系统中发挥着重要作用。
3. NVQLink（硬件互连）
NVQLink 于 2025 年底发布，是一款旨在解决量子计算“延迟瓶颈”的高速硬件架构。它在 GPU 与量子系统控制器之间提供了直接、低延迟（<4 微秒）的连接。这一速度对于量子纠错至关重要，因为在“量子比特”失去其量子状态（退相干）之前，传统 GPU 必须处理错误数据并将修正信息发回量子处理器。
4. DGX Quantum（混合系统架构）
Nvidia 与 Quantum Machines 等公司合作构建了 DGX Quantum 物理硬件系统。全球研究中心（如以色列量子计算中心和美国各国家实验室）将其作为“工作台”，用于开发药物研发和材料科学等领域的第一代实用规模量子应用。
5. NVAQC（研究与生态系统）
NVIDIA 加速量子计算研究中心是生态系统发展的核心枢纽。Nvidia 利用其风险投资部门投资领先的量子初创公司（如 Quantinuum、QuEra 和 PsiQuantum），以确保其下一代硬件能够与 Nvidia 的技术栈实现原生兼容。
英伟达连接量子计算与加速计算
与业内其他公司不同，NVIDIA 在 QPU 领域开辟了一条截然不同的道路。NVIDIA 并没有试图开发出最顶尖的 QPU，而是专注于构建一个量子计算和加速计算（也称为经典计算）解决方案的完整生态系统，并通过中间件将软件和硬件组件集成到混合系统中，从而将这些方案连接在一起。
CUDA-Q 解决方案允许应用开发人员创建可在 CPU、GPU 和 QPU 上运行的应用程序，而无需重新开发整个技术栈。此外，NVQLink 通过高速数据路径在 QPU 和 GPU 之间提供低延迟、高带宽的连接，数据将以极快的速度流动，从而实现无缝通信。
这种桥接策略对 Nvidia 来说是一项谨慎的对冲，因为无论哪种量子处理器设计或量子比特架构成为标准格式，它都能让公司在赢家出现时做好准备。此外，Nvidia 的桥接方法与其支持整个生态系统所提供的各种工具高度契合，其中之一就是 cuQuantum，这是一个通过使用 GPGPU 加速计算帮助工程师开发量子工作流的软件开发工具包。它使工程师能够使用已知的软件开发框架来构建他们将要使用的下一代量子系统。
此外，Nvidia 在 2023 年 3 月推出了 DGX Quantum，它将尖端的 NVIDIA GPU 与 Quantum Machines 的量子硬件相结合，旨在让研究科学家能够使用利用量子计算能力的工具。凭借 DGX Quantum，Nvidia 有望实现切实的创新，助力开发燃油效率高的喷气飞机发动机，并简化药物及健康相关产品的研发流程。
受到AI基础设施这一长周期的支撑
从更宏观的角度审视现状，我们可以发现该观点具备宏观层面的支撑。Nvidia 的表现将很大程度上取决于大型科技公司在 AI 方面的投入，且这些公司将继续加大资本支出（CapEx）。目前，资本支出曲线的斜率显示，超大规模数据中心（尤其是扩建项目）以及网络和芯片的采购是重中之重。
据高盛预测，到 2026 年，超大规模服务商在 AI 基础设施上的支出将接近 5000 亿美元；而麦肯锡则预计，到本十年末，AI 基础设施的市场规模可能达到约 7 万亿美元。因此，这对 Nvidia 而言是短期的重大利好。
更重要的是，构建 AI 基础设施为 Nvidia 提供了跨越数年的长期增长周期。随着量子计算在未来几年内成为 AI 整体讨论中更重要的组成部分，市场对 Nvidia 产品将持续产生巨大的需求。虽然 CUDA-Q 和 NVQLink 相对于公司的核心计算和网络业务目前体量较小，但随着我们进入 AI 基础设施时代，对量子领域的追求将变得日益重要。
英伟达2026年估值
您如何看待NVDA股票截至1月21日的当前价格？目前，NVDA的交易价格对应24倍的前瞻市盈率（PE ratio），基于其现有的增长态势和华尔街的预测，这一估值水平显得非常有吸引力。
此外，我认为随着AI技术在商业领域的持续普及，量子计算是NVDA长期增长战略中的另一个重要支柱。对于那些考虑在未来几年内购买NVDA股票的投资者来说，应当关注其未来估值扩张的潜力，并将NVDA视为可长期持有的可行标的。
分散投资：英伟达是最佳压舱石吗？
量子计算利用量子力学原理，包括描述物体在亚原子水平上缺乏确定状态的叠加原理。这使得在某些类型的计算中，量子计算相较于传统计算方法具有大幅提升性能的潜力。然而，截至2025年，该技术在很大程度上仍处于研发阶段。随着量子系统构建速度的提升和成本的降低，以及让学术界和软件开发人员能够使用量子系统的云端解决方案的出现，能够接触到量子系统的人数已经有所增加。
谷歌通过其“Willow”项目展示，纠错算法的性能将持续改进，直到当前所有算法都被基于量子系统的算法所取代，且源自量子系统的算法将无缝集成到当前的量子计算平台中。因此，谷歌Willow取得的RCS基准测试评分代表了该领域以往测试过的所有项目中的最高水平，这并不令人意外，但这仍仅仅是量子系统走向实际应用发展道路的开始。
尽管量子计算的前景尚不明朗，但构建多元化的投资组合是合理的，因为投资纯量子标的存在高风险。
此外，虽然软件行业在该领域增长显著，但也有公司致力于开发软硬一体化的解决方案；这些公司将继续成为量子计算领域的重要参与者。同样，为了增加对量子计算市场的投资敞口，市场上出现了一只名为Defiance Quantum的量子交易所交易基金（ETF）。由于实现量子竞争优势可能需要很长时间，一些专家认为直到2030年才会出现广泛的量子优势，而另一些专家则预计要到2040年代中期。
因此，将投资资金分配给几家公司是有益的，其中一些公司已经产生现金流，而另一些则是风险较高的纯量子标的。这种包含两类公司的多元化投资方法，是投资者开启量子计算领域投资的绝佳方式。
Nvidia是2026年最具吸引力的量子计算投资标的吗？对许多投资者而言，答案很可能是肯定的。Nvidia并不生产量子处理单元（QPU），而是通过CUDA-Q、NVQLink、cuQuantum和DGX Quantum等产品，为量子计算与经典计算的协同工作构建必要的基础设施。作为一家专注于AI基础设施领域的早期公司，Nvidia将从该细分领域的支出增长中获益，同时也提供了一种在不承担纯量子标的相关风险的情况下投资量子公司的途径。
因此，投资者可以在持有Nvidia股票的同时，投资选定的量子企业或ETF。如果您考虑将单一股票作为2026年量子投资策略的基础，Nvidia很可能是所有上市公司中规模、战略和持久性结合得最好的。此外，如果Nvidia的股价主要由其核心AI业务驱动，而未考虑到其作为通向量子计算桥梁的角色，这可能为长期股东提供一个相对于其他量子投资更具优势的投资仓位。
